Когда данных недостаточно: как принимать решения без иллюзии определённости

Мы почти привыкли работать в режиме последовательных наложенных кризисов — пандемия, блокировки привычных технологий, сбои поставок, новое законодательство, вездесущий ИИ... А от тимлида по-прежнему ждут того же, что шесть лет назад: «дай точную оценку», «дай план на год», «во сколько всё будет готово». В ситуациях, когда данных катастрофически недостаточно, точные ответы на такие вопросы загоняют команду в иллюзию определённости, и бьют по доверию, когда план неизбежно нарушается. Но проблема не всегда в количестве данных. Иногда их действительно мало, иногда они запаздывают, а иногда данные описывают систему, которой больше нет. Прежде чем что-то обещать, важно понять, что известно на самом деле и где мы можем полагаться на прогнозы и исторические данные. На примерах разберём вопросы, которые стоит задать до оценки и плана, и увидим, как меняются оценки в разных ситуациях. И как строить работающие модели для прогнозов в условиях поликризиса.